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Tutorial

Cómo automatizar el SEO con Hermes Desktop y Search API

Utilice Hermes Desktop con una API de búsqueda para automatizar la investigación de SEO, el seguimiento de clasificaciones y el análisis de brechas de contenido. Conecte la IA local con datos SERP en vivo.

Obtener clave API gratisDocumentacion API

Hermes Desktop es un asistente de inteligencia artificial local que puede ejecutarse en su máquina sin enviar datos a proveedores externos de LLM. Combinarlo con una API de búsqueda le brinda un asistente de investigación de SEO que tiene acceso a datos SERP en vivo mientras mantiene privado su flujo de trabajo. Este tutorial muestra cómo conectar Hermes Desktop a la API de Scavio para realizar seguimiento de clasificación, investigación de palabras clave y análisis de brechas de contenido. Construirás un flujo de trabajo de SEO local que consulta resultados de búsqueda en vivo y los procesa a través de tu modelo local de Hermes.

Requisitos previos

  • Hermes Desktop instalado y ejecutándose
  • Una clave API de Scavio de scavio.dev
  • Python 3.8+ instalado
  • solicita biblioteca instalada

Guia paso a paso

Paso 1: Configurar el cliente API de búsqueda

Cree un módulo de Python al que Hermes Desktop pueda llamar para obtener datos de búsqueda en vivo.

Python
import os, requests

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]

def search(query, platform="google"):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": platform, "query": query})
    return resp.json()

result = search("best project management tools 2026")
print(f"Results: {len(result.get('organic_results', []))}")

Paso 2: Función de seguimiento de clasificación de compilación

Verifique dónde se clasifica su dominio para las palabras clave objetivo utilizando datos SERP en vivo.

Python
def check_rank(keyword, domain):
    data = search(keyword)
    for i, r in enumerate(data.get("organic_results", [])):
        if domain in r.get("link", ""):
            return {"keyword": keyword, "position": i + 1, "url": r["link"]}
    return {"keyword": keyword, "position": None, "url": None}

rank = check_rank("project management tools", "example.com")
print(f"Position: {rank['position']}")

Paso 3: Extraer lagunas de contenido

Analice las páginas mejor clasificadas para encontrar temas de contenido que le faltan a su sitio.

Python
def find_content_gaps(keyword, my_domain):
    data = search(keyword)
    paa = data.get("people_also_ask", [])
    competitors = [r for r in data.get("organic_results", [])[:10]
                   if my_domain not in r.get("link", "")]
    gaps = []
    for q in paa:
        gaps.append({"type": "paa", "topic": q.get("question", "")})
    for c in competitors[:3]:
        gaps.append({"type": "competitor", "title": c.get("title", ""),
                     "url": c.get("link", "")})
    return gaps

gaps = find_content_gaps("project management tools", "example.com")
for g in gaps[:5]:
    print(f"[{g['type']}] {g.get('topic') or g.get('title')}")

Paso 4: Formatear salida para Hermes

Estructurar los datos de SEO como un formato listo para usar que Hermes Desktop pueda procesar.

Python
def seo_report_for_hermes(keyword, domain):
    rank = check_rank(keyword, domain)
    gaps = find_content_gaps(keyword, domain)
    lines = [f"SEO Report: {keyword}"]
    lines.append(f"Current rank: {rank['position'] or 'Not found'}")
    lines.append(f"Content gaps:")
    for g in gaps[:5]:
        lines.append(f"  - [{g['type']}] {g.get('topic') or g.get('title')}")
    return "\n".join(lines)

report = seo_report_for_hermes("project management tools", "example.com")
print(report)

Ejemplo en Python

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
def seo_check(keyword, domain):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": keyword})
    data = resp.json()
    for i, r in enumerate(data.get("organic_results", [])):
        if domain in r.get("link", ""):
            return {"keyword": keyword, "position": i + 1}
    return {"keyword": keyword, "position": None}

print(seo_check("best project management tools", "example.com"))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function seoCheck(keyword, domain) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST", headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: "google", query: keyword})
  });
  const results = (await r.json()).organic_results || [];
  const idx = results.findIndex(r => (r.link||"").includes(domain));
  return {keyword, position: idx >= 0 ? idx + 1 : null};
}
seoCheck("best project management tools", "example.com").then(console.log);

Salida esperada

JSON
A local SEO research workflow powered by Hermes Desktop and live SERP data, providing rank tracking, content gap analysis, and prompt-ready reports.

Tutoriales relacionados

  • Cómo crear una herramienta de búsqueda de agentes de Hermes
  • Cómo combinar Surfer SEO con una API de búsqueda

Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Hermes Desktop instalado y ejecutándose. Una clave API de Scavio de scavio.dev. Python 3.8+ instalado. solicita biblioteca instalada. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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